本发明对于镜头上下表面的检测，通过镜片区域减去屏蔽区域获得有效检测区域，并将多张图片的有效检测区域进行融合，进行一次缺陷检测，有效提升了检测结果的准确性。
以上所述仅为本发明的一个方案而已，并不用于---本发明，对于本领域的---来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
由于cnn---的特征提取能力，采用基于cnn的分类网络目前已成为表面缺陷分类中的模式一般来说，检测中文字符，现
有表面缺陷分类的网络常常采用计算机视觉中现成的网络结构，包括alexnet，在线字符检测， vgg， googl enet，字符检测工具，resnet，
senet， shutenet，mobilenet等。利用分类网络结合上滑动窗口的方式可以实现缺陷的定位。
deep learning-based crack damage detection using convolutional neural networks
表面瑕疵检测是精密零部件检测环节极其重要的步骤，昆山字符检测，检测过程中涉及平面度、是否存在瑕疵、边框整齐度、工件表面亮度等方面。具体测量对象随着精密制造业的发展也在不断的完善和丰富中。表面瑕疵检测设备凝聚了机器视觉领域的多项技术成果，并融入了多项---的检测理念，既可以和现有生产线无缝对接检测。苏州宣雄智能科技有限公司苏州宣雄智能科技有限公司
字符检测工具-苏州宣雄-昆山字符检测由苏州宣雄智能科技有限公司提供。苏州宣雄智能科技有限公司是一家从事“缺陷检测,---头缺陷检测”的公司。自成立以来，我们坚持以“诚信为本，---经营”的方针，勇于参与市场的良性竞争，使“宣雄”品牌拥有------。我们坚持“服务，用户”的原则，使宣雄在检测仪中赢得了客户的---，树立了---的企业形象。 ---说明：本信息的图片和资料仅供参考，欢迎联系我们索取准确的资料，谢谢！
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